Компьютерные и информационные науки

Предназначен для студентов направления подготовки 19.03.02 "Продукты питания из растительного сырья", изучающих дисциплину "Компьютерные технологии в пищевой промышленности".

Предназначена для научных работников и инженеров, работающих в области теоретических и прикладных исследований сложных процессов, для практического использования результатов в новых перспективных технических системах, а также для преподавателей вузов, аспирантов и магистров направления подготовки 22.04.01 "Материаловедение и технологии материалов" (программа подготовки "Перспективные конструкционные материалы и высокоэффективные технологии"), занимающихся нейросетевым моделированием.

Подготовлена на кафедре технологии твердых химических веществ.

Каждая тема пособия содержит подробный иллюстративный материал и примеры решения задач, позволяющих студентам успешно выполнить практические задания, а также самостоятельно изучить предложенный материал. В заключении каждой темы представлены контрольные вопросы для самопроверки.

Книга состоит из двух частей. В первой прослеживается смена парадигм в отношении к данным, происходившая от первой научной революции до четвертой промышленной. Подробно рассматриваются особенности данных как наиболее ценного актива организации и основные барьеры на пути извлечения из них ценности. Вторая часть посвящена описанию основных подходов к устранению барьеров. Анализируются ключевые области управления данными на разных этапах их жизненного цикла - от планирования до расширения возможностей применения.

Для студентов бакалавриата, обучающихся по направлению подготовки 02.03.02 "Фундаментальная информатика и информационные технологии".

Предназначена тем, кто работает в области проектирования надежных систем хранения и передачи данных, преподает и изучает эти дисциплины, а также интересующимся приложениями теории кодирования, а именно кодов Рида-Маллера.

Материал содержит подробные пошаговые инструкции, множество примеров. В помощь читателю приведены иллюстрации и примеры интерактивных оболочек программных кодов, а также ссылки на источники и интернет-ресурсы. В каждой главе разбор возможных ошибок и задания с ответами в конце книги.

Книга подойдет для дополнительного образования в школе и дома. Будет полезна учащимся средней и старшей школы, учителям, руководителям кружков и всем, кто интересуется программированием.

Книга подойдет как новичкам в области программирования, так и опытным программистам, желающим применить свои навыки в аппаратном проекте. Для изучения материала необходимо знание языка Python и умение работать с циклами, условиями и функциями.

Демонстрационные примеры реализованы на доступных платах Nexys A7 или Basys 3 (с чипами Xilinx) и сопровождаются исходными кодами.

Издание адресовано читателям, которые хотят освоить параллельное программирование на одном из наиболее распространенных языков.

Эта книга служит мастер-классом по стратегиям организации программ, которые позволяют сохранить гибкость. В каждой главе можно видеть, как два эксперта демонстрируют тот или иной передовой метод, шаг за шагом разрабатывая работающую подсистему, объясняют на ходу стратегию своей работы и время от времени указывают на подводный камень или способ обойти то или иное ограничение.

Издание адресовано профессионалам и энтузиастам программирования, не имеющим прежнего опыта систематического проектирования программ, а также преподавателям технических вузов, которые могут использовать представленный материал в рамках учебного курса.

Книга предназначена для пользователей систем бизнес-аналитики, а также специалистов и разработчиков в области анализа данных, желающих повысить квалификацию и расширить навыки использования Power BI.

Издание предназначено практикующим программистам на Python, которые хотят усовершенствоваться в Python 3.

Читая эту книгу, вы совершите увлекательный путь от самых азов до вершин мастерства в обращении с этим мощнейшим облачным инструментом. Мы вместе построим несколько красочных дашбордов, а помимо этого вы узнаете все о подключениях, датасетах, чартах, функциях, включая оконные, и LOD-выражениях.

Издание будет полезно тем, кто хочет освоить искусство визуализации данных с нуля, а также тем, кто уже имеет опыт работы с Yandex DataLens и желает расширить свои знания и навыки.